基于相似度计算的自学习虚回路模板库提升智能变电站设计效率

在现代智能变电站的二次回路设计中，传统的虚回路连接方式依赖人工操作，效率低下且准确性受制于配置人员的技术水平，容易出现频繁的修改和调整。为解决这一问题，基于相似度计算的学习型模板库被提出作为解决方案。智能变电站的二次回路虽然原理相通，但由于虚端子描述标准尚未统一，导致新建变电站的虚端子连接无法复用，需要重复劳动。 学习型模板库的核心理念是利用海量的配置描述文件（SCD）进行学习。首先，采用中文分词技术对SCD文件的关键信息进行提取，这些关键信息通常包含智能电子设备（IED）和虚端子的名称及其功能描述。然后，引入RKR-GST算法进行虚端子描述的相似度计算，这是一种经典的算法，用于衡量不同虚端子描述之间的相似性，这有助于在新项目中找到最接近的模板进行连接。 设计上，模板库采用了可扩展标志语言（XML）作为存储格式，这种结构便于后期维护和信息管理，同时能够表达出层次关系，利于模板的查找和复用。模板库的创建方法借鉴了SCD文件的Inputs容器结构，以接收设备为参考，确保模板的结构清晰，易于理解和应用。 通过这种方法，可以大大提高新建智能变电站的虚端子连接效率，减少人工错误，同时实现虚回路设计的自动化和正确性校验。与现有手动创建和维护模板库相比，学习型模板库具有更高的覆盖率和适应性，能适用于不同类型的设备和虚端子组合，显著提升了整体设计过程的效率和质量。 总结来说，基于相似度计算的学习型模板库在智能变电站虚回路设计和校验中的应用，是一项创新性的技术，它通过自动化和智能化手段，优化了二次回路的配置过程，对于提升电力自动化设备的运维效率和降低人为错误具有重要意义。